Fighting Fire with Fire (F3): A Training-free and Efficient Visual Adversarial Example Purification Method in LVLMs
Created by
Haebom
저자
Yudong Zhang, Ruobing Xie, Yiqing Huang, Jiansheng Chen, Xingwu Sun, Zhanhui Kang, Di Wang, Yu Wang
개요
본 논문은 대규모 비전-언어 모델(LVLMs)의 시각적 적대적 공격 취약성을 해결하기 위한 새로운 정화 프레임워크 F3를 제시한다. F3는 적대적 예시에 의도적으로 간단한 섭동을 추가하여 해로운 영향을 완화하는 "맞불 작전" 전략을 사용한다. 랜덤하게 섭동된 적대적 예시에서 파생된 교차 모달 어텐션을 참조 대상으로 활용하여, 적대적 예시에 노이즈를 주입함으로써 어텐션을 정제하고, 더 깨끗하고 신뢰할 수 있는 모델 출력을 생성한다. F3는 학습이 필요 없고 구현이 간단하며, 기존 정화 방법보다 컴퓨팅 효율성이 훨씬 높다는 장점이 있다. 따라서 강력한 성능과 운영 효율성이 모두 중요한 대규모 산업 애플리케이션에 특히 적합하다.
시사점, 한계점
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시사점:
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대규모 비전-언어 모델의 적대적 공격 취약성에 대한 효과적인 해결책 제시
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학습이 필요 없고 구현이 간단하며, 컴퓨팅 효율성이 높은 새로운 정화 프레임워크 F3 제안
